論文の概要: Is ChatGPT the Ultimate Programming Assistant -- How far is it?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11938v2
- Date: Thu, 31 Aug 2023 09:02:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 20:18:08.947984
- Title: Is ChatGPT the Ultimate Programming Assistant -- How far is it?
- Title（参考訳）: ChatGPTは究極のプログラミングアシスタントか?
- Authors: Haoye Tian, Weiqi Lu, Tsz On Li, Xunzhu Tang, Shing-Chi Cheung,
Jacques Klein, Tegawend\'e F. Bissyand\'e
- Abstract要約: ChatGPTは非常に注目されており、ソースコードを議論するためのボットとして使用できる。
完全自動プログラミングアシスタントとしてのChatGPTの可能性について実証的研究を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.943927095071105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, the ChatGPT LLM has received great attention: it can be used as a
bot for discussing source code, prompting it to suggest changes, provide
descriptions or even generate code. Typical demonstrations generally focus on
existing benchmarks, which may have been used in model training (i.e., data
leakage). To assess the feasibility of using an LLM as a useful assistant bot
for programmers, we must assess its realistic capabilities on unseen problems
as well as its capabilities on various tasks. In this paper, we present an
empirical study of ChatGPT's potential as a fully automated programming
assistant, focusing on the tasks of code generation, program repair, and code
summariziation. The study investigates ChatGPT's performance on common
programming problems and compares it with state-of-the-art approaches on two
benchmarks. Among several findings, our study shows that ChatGPT is effective
in dealing with common programming problems. However, our experiments also
reveal limitations in terms of its attention span: detailed descriptions will
constrain the focus of ChatGPT and prevent it from leveraging its vast
knowledge to solve the actual problem. Surprisingly, we have identified the
ability of ChatGPT to reason the original intention of the code. We expect
future work to build on this insight for dealing with the open question of the
oracle problem. Our findings contribute interesting insights to the development
of LLMs for programming assistance, notably by demonstrating the importance of
prompt engineering, and providing a better understanding of ChatGPT's practical
applications for software engineering.
- Abstract（参考訳）: 最近、ChatGPT LLMは大きな注目を集めている。ソースコードを議論するためのボットとして利用でき、変更の提案、説明の提供、さらにはコード生成までできる。
典型的なデモンストレーションは、モデルトレーニング(すなわちデータ漏洩)で使用された既存のベンチマークに焦点を当てている。
プログラマにとって有用なアシスタントボットとしてLLMを使用することの実現可能性を評価するためには,未確認問題や様々なタスクにおいて現実的な能力を評価する必要がある。
本稿では,ChatGPTの完全自動プログラミングアシスタントとしての可能性について,コード生成,プログラム修復,コード要約のタスクに着目した実証的研究を行う。
本研究は、共通プログラミング問題に対するchatgptの性能を調査し、2つのベンチマークで最先端のアプローチと比較する。
その結果,chatgptは共通のプログラミング問題に対して有効であることがわかった。
詳細な説明は、chatgptの焦点を制限し、実際の問題を解決するためにその膨大な知識を活用できないようにする。
驚いたことに、私たちはChatGPTの本来の意図を推論する能力を特定しました。
オラクル問題のオープンな問題に対処するために、この洞察に基づく今後の作業が期待されます。
本研究は,プログラミング支援のためのLCMの開発において,特に迅速なエンジニアリングの重要性を実証し,ChatGPTのソフトウェア工学応用の理解を深めることによる興味深い知見である。
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